華 昱

引 言

進入21世紀，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在我國加速發(fā)展并普及。最新的《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》顯示，截至2017年底，中國網(wǎng)民規(guī)模達7.72億，占全球網(wǎng)民總數(shù)的五分之一;互聯(lián)網(wǎng)普及率達到55.8%，超過全球平均水平4.1個百分點。信息化服務(wù)快速普及，互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式不斷創(chuàng)新，以互聯(lián)網(wǎng)為代表的數(shù)字技術(shù)正在加速與經(jīng)濟社會各領(lǐng)域深度融合，成為促進我國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型、消費與制造業(yè)升級、構(gòu)建國家競爭新優(yōu)勢的重要推動力量。

那么，在這一進程中，勞動者的收入水平是否會隨互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及而發(fā)生變化？勞動者又是否會由于個體特征差異、使用用途差異等而獲得差別化的互聯(lián)網(wǎng)使用回報率？理解這些問題，不僅有助于加深對互聯(lián)網(wǎng)的認識，更有助于進一步優(yōu)化互聯(lián)網(wǎng)工具，讓全社會共享互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的時代成果?；谏鲜隹紤]，本文依據(jù)中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)相關(guān)數(shù)據(jù)，重點考量互聯(lián)網(wǎng)使用對個體收入的影響。

互聯(lián)網(wǎng)使用與個體收入：文獻評述與影響機理

(一)文獻評述

伴隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，早在20世紀90年代，國外學者就開始關(guān)注信息技術(shù)對個體收入的影響。Krueger研究發(fā)現(xiàn)，個人電腦的使用能帶來平均25%～30%的額外工資收入。①其后大部分研究支持以電腦普及為代表的信息技術(shù)可以提高勞動者的生產(chǎn)率與工資，但會引起全社會收入差距的擴大。②隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，國外學者也就互聯(lián)網(wǎng)對收入的影響展開了諸多研究?？傮w上，研究普遍支持互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應用與普及對勞動者收入有正向影響，但是影響程度因地區(qū)、職業(yè)、受教育程度、行業(yè)、城鄉(xiāng)等因素而存在差異。③

國內(nèi)既有文獻側(cè)重于考察計算機使用與工資回報率間的關(guān)系④，涉及互聯(lián)網(wǎng)使用與收入之間關(guān)系的研究十分有限。盡管部分研究認為互聯(lián)網(wǎng)使用能夠提高勞動者收入，但在論證方法上還有值得商榷之處。其一，一些研究采用宏觀層面數(shù)據(jù)研究互聯(lián)網(wǎng)使用與收入的關(guān)系，難以控制個體異質(zhì)性對估計結(jié)果的影響。⑤其二，采用微觀層面數(shù)據(jù)的研究通常將“是否使用互聯(lián)網(wǎng)”作為核心解釋變量來考察互聯(lián)網(wǎng)使用對收入的影響⑥，這種處理方式由于沒有考慮互聯(lián)網(wǎng)的具體用途，因此無法排除學習、工作以外的上網(wǎng)目的對估計結(jié)果的干擾。

(二)互聯(lián)網(wǎng)使用影響收入的邏輯機理

從基本邏輯上講，互聯(lián)網(wǎng)可從多種渠道影響勞動者的收入水平。首先，伴隨互聯(lián)網(wǎng)的普及，各種類型的知識、教育資源可以通過網(wǎng)絡(luò)被獲取。根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心統(tǒng)計，截至2017年底，74.9%的PC端搜索用戶與68.6%的手機端搜索用戶會在工作和學習時使用互聯(lián)網(wǎng)進行信息搜索?；ヂ?lián)網(wǎng)使勞動者可以利用較低成本和較少時間學習新知識與技能，提高人力資本素質(zhì)，是正規(guī)教育體系的重要補充。⑦勞動者可以利用網(wǎng)絡(luò)獲取更多知識與教育資源來改善人力資本質(zhì)量，從而有能力實現(xiàn)更高的勞動生產(chǎn)率并相應獲取更多的勞動報酬。

其次，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展極大地增加了勞動者獲取信息的渠道與數(shù)量，降低了交易成本。同時，信息獲取便利性的提高有效地擴展了勞動者的社會資源與社會網(wǎng)絡(luò)⑧，既有利于增加其就業(yè)或創(chuàng)業(yè)機會，也有利于提高就業(yè)或創(chuàng)業(yè)成功概率，從而提高勞動者的收入水平。

第三，互聯(lián)網(wǎng)在宏觀上孕育出了新產(chǎn)業(yè)并帶動了既有產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，如電商、快遞、網(wǎng)約車、共享單車等，創(chuàng)造出了眾多的就業(yè)崗位。其中一些就業(yè)崗位吸納了許多低技能勞動者，有助于提高這部分群體的收入水平。但是，新技術(shù)是一把雙刃劍，在創(chuàng)造新工作崗位的同時也會毀滅一些已有的崗位，導致某些群體的收入降低。因此，從行業(yè)的角度來看，互聯(lián)網(wǎng)對收入的影響是不確定的。

總體上，通過互聯(lián)網(wǎng)傳播知識、教育和其他各類信息資源，理論上有助于提高社會平均收入水平。尤其是原先在社會資源分配方面處于弱勢的群體可以利用互聯(lián)網(wǎng)改善自身在資源獲取方面的劣勢地位，從而獲得提高收入的機會。

但是，互聯(lián)網(wǎng)使用對勞動者收入的影響程度可能因個體而異。技能偏向型技術(shù)進步理論指出，技術(shù)進步會提高高素質(zhì)勞動力的相對生產(chǎn)率與相對收入。在信息社會中，以互聯(lián)網(wǎng)為平臺的技術(shù)創(chuàng)新層出不窮，由此出現(xiàn)了一種互聯(lián)網(wǎng)資源偏向型的技術(shù)進步趨勢。如果把擁有互聯(lián)網(wǎng)資源視為一種可以改進勞動生產(chǎn)率的技能，那么擁有更多的互聯(lián)網(wǎng)資源則意味著勞動者的“技能”水平更高?，F(xiàn)實中，由于地區(qū)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)水平各異以及勞動者存在收入、教育、職業(yè)等多方面的特征差異，所以無法保證所有人都可以獲得同質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)資源。因此，擁有網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)勢的勞動者將獲得更高的生產(chǎn)率與相應的高收入。此外，即便所有人所獲取的網(wǎng)絡(luò)資源在客觀上是同質(zhì)的，高素質(zhì)勞動者往往可以比低素質(zhì)勞動者更有效地使用這些資源。勞動者的個體特征差異也會導致網(wǎng)絡(luò)資源在使用用途與使用效率方面存在差異，這些差異最終將反映在互聯(lián)網(wǎng)使用回報率上。

那么，互聯(lián)網(wǎng)使用會在多大程度上影響個體收入水平？同時，個體特征差異又會對互聯(lián)網(wǎng)使用回報率產(chǎn)生何種程度的影響？回答這些問題，需要進一步的實證檢驗。

互聯(lián)網(wǎng)使用對個體收入的影響：基于CFPS數(shù)據(jù)的實證分析

(一)基準模型

明瑟方程被廣泛用以討論勞動者收入水平的決定因素，基準模型如下：

lnwi=α1+β1netusei+γixi+ui

(1)

其中，lnwi為小時收入的對數(shù)，考慮到互聯(lián)網(wǎng)可能對不同類型收入的影響存在差異，本文考量工資性收入和經(jīng)營性收入兩種類型；xi代表一系列控制變量，包括性別、年齡、受教育程度、戶籍狀況等。為考察互聯(lián)網(wǎng)使用對收入的影響，基準模型中的自變量netusei為二元虛擬變量，如果個體使用互聯(lián)網(wǎng)取值為1，否則為0。此外，模型中還加入了行業(yè)、地區(qū)、時間等特征變量以控制內(nèi)生性問題。

(二)數(shù)據(jù)與變量

數(shù)據(jù)來源于中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)成人庫⑨。該調(diào)查自2008年測試階段起就開始關(guān)注個體使用互聯(lián)網(wǎng)的情況，涉及的相關(guān)問題包括“是否使用互聯(lián)網(wǎng)”“互聯(lián)網(wǎng)使用時間”“使用互聯(lián)網(wǎng)學習或工作的重要程度”以及“是否以互聯(lián)網(wǎng)作為主要信息來源”。在基準模型中，個體小時收入的對數(shù)為被解釋變量，核心解釋變量為虛擬變量“互聯(lián)網(wǎng)使用”(使用=1，否則=0)，控制變量包括性別二元虛擬變量(男性=1，否則=0)、年齡、戶籍二元虛擬變量(城市=1，否則=0)、受教育程度(分別使用代表初中、高中、大學及以上的二元虛擬變量)以及反映地區(qū)、行業(yè)特征的變量與時間變量。

在所取樣本中，互聯(lián)網(wǎng)用戶的平均小時收入的對數(shù)2010年和2014年分別為1.24和1.73，皆高于非互聯(lián)網(wǎng)用戶的0.56與0.84。2010年互聯(lián)網(wǎng)用戶中城市地區(qū)比例為65%，農(nóng)村地區(qū)比例為35%，2014年分別為61%和39%。從教育水平看，隨著受教育程度的提高，互聯(lián)網(wǎng)使用比例相應增加。從年齡看，使用互聯(lián)網(wǎng)人口的平均年齡低于不使用互聯(lián)網(wǎng)人口。2010年信息通信、科技、金融和制造業(yè)從業(yè)人員使用互聯(lián)網(wǎng)比例較高，2014年批發(fā)零售業(yè)和交通運輸、倉儲與郵政業(yè)從業(yè)人員的互聯(lián)網(wǎng)使用比例顯著上升。⑩

(三)實證結(jié)果與討論

1.基準回歸結(jié)果

在式(1)的基礎(chǔ)上，得到四個回歸方程，結(jié)果詳見表1。

在不考慮個人異質(zhì)性的情況下，單變量回歸結(jié)果表明，使用互聯(lián)網(wǎng)可以帶來約20.6%(exp(0.187)-1)的收入溢價。在陸續(xù)控制了年齡、教育水平、性別、戶口之后，互聯(lián)網(wǎng)使用仍然可以帶來約12.4%(exp(0.114)-1)的收入溢價。最后，互聯(lián)網(wǎng)的使用具有較強的行業(yè)依賴性，并且不同地區(qū)、不同年份的互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施與普及程度可能存在一定差異。在控制了行業(yè)特征、地區(qū)特征以及年份等影響因素后，回歸結(jié)果依然保持穩(wěn)健，使用互聯(lián)網(wǎng)可以帶來約8.7%(exp(0.083)-1)的額外收入回報。這些結(jié)論在一定程度上說明，互聯(lián)網(wǎng)使用可以改善人力資本，提高勞動生產(chǎn)率，并相應提高收入水平。

表1 互聯(lián)網(wǎng)使用的收入回報

注：括號中為回歸變量的t值，***、**、*分別對應1%、5%、10%置信水平，下表同。

2.擴展分析：互聯(lián)網(wǎng)用途的收入效應

理論分析表明，個體可以利用網(wǎng)絡(luò)資源改善人力資本，從而提高收入水平。比如，個體出于學習、工作的目的而使用網(wǎng)絡(luò)，或者利用互聯(lián)網(wǎng)高效地獲取信息，將有利于提高學習、工作效率，進而提高勞動回報率。CFPS對互聯(lián)網(wǎng)使用用途進行了調(diào)查，主要涉及兩個問題：(1)“分別對使用互聯(lián)網(wǎng)從事學習、工作、娛樂、社交的重要程度進行評價，重要程度從低到高分為五級”；(2)“通過何種渠道了解信息，選項包括電視、互聯(lián)網(wǎng)、報紙等”。2010年的樣本中，使用互聯(lián)網(wǎng)學習、工作的重要程度的平均值分別為3.14與3.20，并有1371個觀測值將互聯(lián)網(wǎng)作為信息來源的首選；2014年的樣本中，使用互聯(lián)網(wǎng)學習、工作的重要程度的平均值分別為3.51與3.83。

本文利用這些數(shù)據(jù)進一步考量互聯(lián)網(wǎng)使用用途對收入的影響。具體做法：設(shè)置二元虛擬變量“互聯(lián)網(wǎng)學習”與“互聯(lián)網(wǎng)工作”，如果觀測個體對上網(wǎng)學習或工作的重要性的評價值為4或5，即認為非常重要，則虛擬變量取值為1，否則為0；設(shè)置二元虛擬變量“互聯(lián)網(wǎng)信息”，如果觀測個體將互聯(lián)網(wǎng)作為信息來源的首選，則虛擬變量取值為1，否則為0。表2報告了核心解釋變量的回歸分析結(jié)果。

表2 互聯(lián)網(wǎng)使用用途的收入回報

回歸結(jié)果顯示，互聯(lián)網(wǎng)使用用途對收入的影響存在一定差異。從符號上來看，使用互聯(lián)網(wǎng)學習、工作和獲取信息對收入的影響皆為正，但是使用互聯(lián)網(wǎng)工作對提高收入的作用最大，可以帶來11.9%(exp(0.112)-1)的額外收入；其次有效的途徑為使用互聯(lián)網(wǎng)學習，可以增加10.8%(exp(0.103)-1)的收入；使用互聯(lián)網(wǎng)獲取信息帶來的收入溢價為10.1%(exp(0.097)-1)。這可能是由于CFPS中對信息內(nèi)涵沒有明確細分導致的。理論上，與學習、工作或生產(chǎn)經(jīng)營相關(guān)的信息可以幫助個體改進工作或生產(chǎn)效率，了解市場行情、掌握商機，從而提高收入水平。但問卷中的信息既包括與上述活動相關(guān)的信息，也包括日常新聞、娛樂、休閑等信息，這些信息對收入水平的影響通常較為間接且有限，所以“互聯(lián)網(wǎng)信息”的回歸系數(shù)值較小。此外，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和移動上網(wǎng)設(shè)備的普及，網(wǎng)絡(luò)已逐漸成為公眾了解日常資訊的基本方式之一，這可能也是導致“互聯(lián)網(wǎng)信息”對收入的回歸系數(shù)較小的原因。

進一步將“互聯(lián)網(wǎng)學習”“互聯(lián)網(wǎng)工作”“互聯(lián)網(wǎng)信息”三個變量同時放入回歸方程進行估計，結(jié)果顯示“互聯(lián)網(wǎng)學習”與“互聯(lián)網(wǎng)工作”的回歸系數(shù)與之前的結(jié)果基本保持一致，但是“互聯(lián)網(wǎng)信息”的系數(shù)雖然在統(tǒng)計上仍然顯著，但從0.097降至0.042。這可能是由于部分受訪者選擇互聯(lián)網(wǎng)作為主要信息渠道的目的是為了輔助學習或工作，互聯(lián)網(wǎng)信息主要通過影響個體的學習與工作活動而對收入施加影響，所以當加入了“互聯(lián)網(wǎng)學習”與“互聯(lián)網(wǎng)工作”變量后，“互聯(lián)網(wǎng)信息”的收入效應進一步減小。總體上，當個體認為使用互聯(lián)網(wǎng)對學習與工作非常重要，并把互聯(lián)網(wǎng)作為重要的輔助工具時，互聯(lián)網(wǎng)的收入增長效應較為明顯，大約可以帶來10%～12%的額外收入。

3.擴展分析：互聯(lián)網(wǎng)使用回報率差異與個體特征的關(guān)系

理論分析表明，個體獲得的網(wǎng)絡(luò)資源越多、質(zhì)量越高，越有助于改善人力資本和提高收入水平。勞動者的個體差異決定了網(wǎng)絡(luò)資源獲取能力與使用效率的高低。通常，城市戶籍、高學歷的個體在獲取與使用網(wǎng)絡(luò)資源方面具備優(yōu)勢。為了觀察個體異質(zhì)性對互聯(lián)網(wǎng)使用回報率的影響，本文進一步加入了戶籍狀況、受教育程度與是否使用互聯(lián)網(wǎng)的交互項。表3報告了交互項的回歸系數(shù)。

首先，互聯(lián)網(wǎng)使用的回歸系數(shù)依舊顯著為正。其次，戶籍交互項系數(shù)為正，意味著擁有城市戶口的個體通過使用互聯(lián)網(wǎng)能夠比非城市戶口的個體額外獲得3.6%(exp(0.035)-1)的收入。我們注意到，問卷中回答“使用”互聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)村用戶中，約75.63%和68.51%的人上網(wǎng)主要是出于娛樂和社交等休閑目的，而城市用戶的相應比例為59.09%與52.18%，選擇上網(wǎng)學習、工作的城市用戶比例分別為41.50%和48.26%，遠高于農(nóng)村用戶，這表明城市個體與農(nóng)村個體在互聯(lián)網(wǎng)使用用途方面的差異是導致戶籍交互項系數(shù)為正的原因之一。此外，城鄉(xiāng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)施差異可能是戶籍交互項為正的另一原因，但是由于數(shù)據(jù)限制無法做出更細致的判斷。在受教育程度交互項中，小學、初中交互項的系數(shù)皆不顯著，而高中、大學交互項皆顯著為正，其中大學交互項的系數(shù)值較高一些，說明受教育程度越高，使用互聯(lián)網(wǎng)帶來的收入溢價就越高。究其原因，受教育程度較高的個體獲取和利用互聯(lián)網(wǎng)資源的能力也較強，并且擁有的網(wǎng)絡(luò)資源的質(zhì)量也較高，因此能夠獲得更高的互聯(lián)網(wǎng)使用回報。這一發(fā)現(xiàn)與以往文獻認為高學歷者可以從信息技術(shù)進步中獲取更大收益的觀點較為一致?？傮w上，這部分的回歸結(jié)果表明，互聯(lián)網(wǎng)使用回報率會有個體差異，城市人口與高學歷人口從互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及中獲益更多。

表3 個體獲取網(wǎng)絡(luò)資源能力對收入的影響

4.擴展分析：互聯(lián)網(wǎng)使用對不同類型收入的影響

之前的分析中并沒有對個體收入來源進行區(qū)分，而現(xiàn)實中互聯(lián)網(wǎng)使用可能對不同類型收入產(chǎn)生差異化影響。比如，電商行業(yè)高度依賴互聯(lián)網(wǎng)，從而導致個體從事電商業(yè)務(wù)產(chǎn)生的經(jīng)營性收入會和互聯(lián)網(wǎng)使用高度相關(guān)，互聯(lián)網(wǎng)使用可能顯著促進經(jīng)營性收入增加。因此，此處把收入分為工資性收入與經(jīng)營性收入，再次分別進行回歸。表4報告了核心解釋變量的估計結(jié)果。

回歸結(jié)果顯示，互聯(lián)網(wǎng)使用可使工資性收入提高5.9%(exp(0.057)-1)，經(jīng)營性收入提高10.3%(exp(0.098)-1)，對后者的影響更加明顯。我們注意到，樣本中從事經(jīng)營性活動的個體主要來自零售批發(fā)行業(yè)，還有一部分是農(nóng)業(yè)。近年來，互聯(lián)網(wǎng)信息的傳播與互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展為零售業(yè)與農(nóng)產(chǎn)品銷售提供了更多渠道、市場和資金，由此可能引致經(jīng)營性收入的上升，而互聯(lián)網(wǎng)對于工資性收入的影響更多還是取決于行業(yè)與使用用途，所以互聯(lián)網(wǎng)使用對經(jīng)營性收入的影響相比工資性收入會更加明顯。

表4 互聯(lián)網(wǎng)使用的分類收入回報

注：回歸方程中包括性別、年齡、教育水平、行業(yè)虛擬變量等所有控制變量。

5.擴展分析：樣本選擇問題與傾向得分法

在研究互聯(lián)網(wǎng)使用對個體收入的影響時面臨著樣本選擇問題。衡量互聯(lián)網(wǎng)使用對收入的影響本質(zhì)上是對“互聯(lián)網(wǎng)使用”處理效應(treatment effect)的度量。假定模型的其他部分都被正確設(shè)定，如果對于個體來說，無論他是否使用互聯(lián)網(wǎng)都能得到相對較高的工資性收入，那么互聯(lián)網(wǎng)使用系數(shù)的最小二乘估計值實際上高估了互聯(lián)網(wǎng)使用的處理效應。比如，個體使用互聯(lián)網(wǎng)可能是由于其有經(jīng)濟能力購買電腦、手機等上網(wǎng)設(shè)備以及相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)與服務(wù)，或者是互聯(lián)網(wǎng)使用行為與其他影響收入的因素相關(guān)。這樣一來，即便回歸結(jié)果的系數(shù)在統(tǒng)計上顯著，也是有偏和不一致的。

本文采用傾向得分法(Propensity Score Method)處理樣本選擇問題。該方法是通過估計可觀測變量的傾向得分對全樣本進行分組配比，這樣配對后因變量的組內(nèi)差異理論上完全是由樣本的“處理效應”引起的。因此，通過這種方法可以有效回避樣本選擇的誤差。

從表5的傾向得分法回歸結(jié)果來看，互聯(lián)網(wǎng)使用依舊可以帶來約7.8%(exp(0.075)-1)～8.1%(exp(0.078)-1)的額外收入回報，這一結(jié)果與基準模型的回歸結(jié)果保持一致，說明本文的主要結(jié)論并沒有受到“自我選擇”問題的干擾。

表5 傾向得分法結(jié)果

注：模型1采用Logit模型估計，模型2采用Probit模型估計。

結(jié)論與政策建議

本文利用2010年和2014年中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù)綜合分析了互聯(lián)網(wǎng)使用對收入的影響程度及影響途徑?；鶞誓Ｐ突貧w結(jié)果表明，在控制了一系列個人特征變量后，互聯(lián)網(wǎng)使用可帶來12.1%的額外收入回報。在此基礎(chǔ)上的擴展分析結(jié)果顯示：(1)當個體將互聯(lián)網(wǎng)作為學習、工作的重要輔助工具或者獲取信息的主要渠道時，在同等情況下可獲得更多收入溢價；(2)個體獲取以及使用網(wǎng)絡(luò)資源的能力越強，則越能夠從使用網(wǎng)絡(luò)中獲得更多收入回報，而影響個體能力的因素包括戶籍狀況與教育水平；(3)互聯(lián)網(wǎng)使用對經(jīng)營性收入的正向影響高于對工資性收入的影響。

上述結(jié)論意味著，普及互聯(lián)網(wǎng)使用對于提高個體收入水平有重要意義，與此同時，由于個體特征差異會影響互聯(lián)網(wǎng)使用回報率，因此需要制定有針對性的差異化的互聯(lián)網(wǎng)政策。(1)鑒于互聯(lián)網(wǎng)使用對收入增長的正向效應，政府需擴大互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施投資，努力提升網(wǎng)絡(luò)供給能力，降低互聯(lián)網(wǎng)使用費率，改變農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的落后局面；(2)由于個人互聯(lián)網(wǎng)使用技能與教育水平的提高有助于改善互聯(lián)網(wǎng)使用的回報率，因此需進一步普及高中以上階段教育，加強信息技術(shù)培訓，尤其是需要強化低技能勞動者與農(nóng)村居民的技能培訓，提高其獲取以及使用網(wǎng)絡(luò)的能力；(3)互聯(lián)網(wǎng)使用對從事零售批發(fā)行業(yè)以及農(nóng)業(yè)經(jīng)營性活動的個體的經(jīng)營性收入有顯著正向影響，為此，應大力推廣“互聯(lián)網(wǎng)+”計劃，促進互聯(lián)網(wǎng)與實體經(jīng)濟的深度融合，構(gòu)建更加先進與便利的經(jīng)營體系和網(wǎng)絡(luò)銷售平臺，以此拓寬勞動者的增收渠道。

①Krueger A., “How computers have changed the wage structure: Evidence from microdata, 1984～1989”,QuarterlyJournalofEconomics, 1993, 108(1), pp.33～60.

②Goldin C., Katz K., The race between education and technology: The evolution of U.S. educational wage differentials, 1890 to 2005,NBERWorkingPaper, No.12984, 2007.

③Forman C., Goldfarb A., Greenstein S., “The internet and local wages: A puzzle”,AmericanEconomicReview, 2012, 102(1), pp.556～575.

⑤韓長根、張力：《互聯(lián)網(wǎng)普及對于城鄉(xiāng)收入分配的影響——基于我國省際面板數(shù)據(jù)的系統(tǒng)GMM分析》，《經(jīng)濟問題探索》2017年第8期。

⑥李雅楠、謝倩蕓：《互聯(lián)網(wǎng)使用與工資收入差距——基于CHNS數(shù)據(jù)的經(jīng)驗分析》，《經(jīng)濟理論與經(jīng)濟管理》2017年第7期。

⑦Banerjee, A. V., Duflo E., “(Dis)organization and success in an Economics MOOC”,AmericanEconomicReview:PapersandProceedings, 2014, 104(5), pp.514～518.

⑧邊燕杰：《城市居民社會資本的來源及作用：網(wǎng)絡(luò)觀點與調(diào)查發(fā)現(xiàn)》，《中國社會科學》2004年第3期。

⑨中國家庭追蹤調(diào)查已發(fā)布了2010年、2011年、2012年、2014年、2016年數(shù)據(jù)。其中，2012年調(diào)查沒有涉及互聯(lián)網(wǎng)使用相關(guān)問題；2011年成人庫僅有1284個觀測值，且限于16～18歲成人；2016年核心變量(比如收入)的有效觀測值數(shù)量十分有限，所以最終選取2010年和2014年數(shù)據(jù)。

⑩本文對分行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)使用情況進行了統(tǒng)計，共計21個行業(yè)，此處為節(jié)省篇幅省略統(tǒng)計結(jié)果。